指标平台最开始出现，是在像 Airbnb、Uber 和 LinkedIn 这样的？型科技公司。他们发现，为了了解公司的业务并对其进？分析，需要有？个集中的地？来进？指标的定义和管理，因为只有在？们信任数据，且每个？使？的数据都保持？致时，项？洞察和商业分析才有价值。然？现实情况是，混乱的数据孤岛、增？的数据量、复杂的计算，才是每个数据故事的开头。分散的指标给数据分析师带来了诸多困扰，在多样的前端需求（CRM，BI，Python，SQL，API）和多种数据来源（ERP，APP，Web，RDBMS，Excel/CSV）之间，需要有？层平台，来帮助他们实现数据的存储、计算和控制
德勤：数字孪生是以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现。 埃森哲：数字孪生是指物理产品在虚拟空间中的数字模型，包含了从产品构思到产品退市全生命周期的产品信息。 美国国防采办大学：数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。 密歇根大学：数字孪生是基于传感器所建立的某一物理实体的数字化模型，可模拟显示世界中的具体事物。
本书在分析数字孪生基本概念的基础上，以智能制造和智能建造为基本切入点，阐述模型驱动方法和数据驱动智能的融合技术，为数字孪生的构建、设计和实现提供了技术指引。同时，结合典型软件平台，给出数字孪生系统的典型开发方法和具体实施案例，为国内企业实施数字孪生系统提供有益的参考。
案例 1 上汽大通汽车有限公司 上汽大通 C2B 模式打造智能制造标杆工厂 案例 2 潍柴动力股份有限公司 发动机行业全业务域智能制造实践 案例 3 徐州重型机械有限公司 基于装备智能化和全生命周期管理的高端轮式起重装备智能工厂 案例 4 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 智能制造助力高动车组关键零部件制造水平提升 案例 5 博世汽车部件（苏州）有限公司 数据驱动的汽车零部件智造之路 案例 6 丹佛斯（天津）有限公司 压缩机生产制造全生命周期协同制造平台 案例 7 杭州西奥电梯有限公司 面向大规模个性化定制与全生命周期管理的电扶梯智能制造新模式 案例 8 中国石油化工股份有限公司九江分公司 智能制造助力九江石化高质量发 案例 9 宁德时代新能源科技股份有限公司 专“芯”致“智”，宁德时代智能工厂实践与创新
为证实I-V 扫描与智能诊断技术的性能水平，受华为委托，北京鉴衡认证中心（以下称“鉴衡”）对该技术进行了技术评审和性能验证。结果表明：依据CGC/GF 180:2020《光伏组串I-V 扫描与智能诊断评价技术规范》、IEC62446-1：2016《并网光伏系统 第一部分：系统文件、试运行测试和检查要求》，华为开发的智能I-V 诊断技术，综合性能水平达到“L4”，可以较好地满足应用需求。
浙江大学电气工程学院/海南研究院文福拴教授作了题为“源网荷储一体化项目”的背景、现状与展望的报告。征得文教授同意，特与您分享。
主数据是对组织核心业务实体状态的反映，具有全局性、共享性、稳定性等特点，可以进行跨系统、跨流程、跨部门的共享复用。过去的5年时间里，业界对主数据的探讨和实践十分活跃，普遍将主数据视作组织的核心数据资产，并将主数据管理作为企业数据管理体系的重要一环。未来，CCSA TC601将持续开展主数据管理的研究工作，适时修订发布新的白皮书版本。
在“十四五”新的发展阶段,通过大量的方案积累,数字已经成长为实力强劲的智能工厂整体解决方案提供商,无论从平台技术、人才储备、产品构成、服务体系等多方面已构成了不可替代的核心竞争力。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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